Strumenti di indagine per la valutazione psicologica

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1 Strumenti di indagine per la valutazione psicologica 3 Disegni sperimentali Davide Massidda Perché misurare 1. Per valutare le caratteristiche di uno specifico individuo (comune in ambito clinico e lavorativo). 2. Per valutare le caratteristiche di un campione di individui per trarre conclusioni generalizzabili a tutta la popolazione di riferimento (comune in ambito di ricerca). Università di Cagliari, a.a. 2013/2014 Perché fare ricerca Studi descrittivi e correlazionali In ambito di ricerca, ciò che si cerca di fare è comprendere cosa regola la variabilità di un fenomeno, mettendolo in relazione con altri fenomeni. È ovvio che, per fare una cosa del genere, è necessario misurare tutti i fenomeni d'interesse. Se riusciamo a capire cosa è che fa variare un fenomeno, allora saremo in grado di prevederne le variazioni. Non ci spinge solo la curiosità di conoscere il mondo, ma soprattutto la necessità di controllarlo. Spesso il punto di partenza di una ricerca è la semplice osservazione. L'osservazione può essere formalizzata attraverso uno studio descrittivo, il quale cerca di fotografare la realtà nel modo più rigoroso possibile senza alterarla. Lo studio descrittivo può avvalersi di dati già disponibili presso una qualche fonte ufficiale. Molto usati in epidemiologia, gli studi descrittivi possono fornire le informazioni necessarie per successivi studi di tipo sperimentale.

2 L'epidemia di colera del 1854 a Soho Studenti e sale giochi con slot I casi si concentravano in maggioranza intorno a una specifica pompa d'acqua. Inoltre, i frati non contraevano la malattia. Relazione tra numero di sale giochi che ospitano slot machine e videolottery e prevalenza di studenti con problemi legati al gioco d azzardo. Lo studio è un gradino avanti al descrittivo: è di tipo correlazionale (si studiano i legami di covariazione tra due o più variabili). it.wikipedia.org/wiki/epidemia_di_colera_a_broad_street_del_1854 Il controllo sperimentale Fasi di una ricerca sperimentale Rispetto a uno studio descrittivo, la sperimentazione consente di limitare o comunque tenere a bada i possibili effetti di disturbo di variabili intervenienti che non sono oggetto di studio. L'esperimento è una semplificazione di ciò che accade nella realtà. È questo il suo pregio ma al contempo anche il suo limite: si perde in ecologia, ma a tutto vantaggio della pulizia. Lo scopo: essere il più certi possibile di poter attribuire i cambiamenti della variabile dipendente all'effetto della variabile indipendente. 1. Osservazione di una presunta relazione tra fenomeni. 2. Analisi della letteratura scientifica sull'argomento. 3. Formalizzazione delle ipotesi di ricerca. 4. Scelta del disegno di ricerca. 5. Scelta del campione. 6. Scelta strumenti e operazionalizzazione delle variabili. 7. Scelta delle tecniche di analisi statistica. 8. Raccolta dati. 9. Verifica delle ipotesi attraverso l'analisi dei dati.

3 I disegni sperimentali Esempio: trattamento dell'ansia Scopo essenziale della metodologia sperimentale è tenere sotto controllo le variabili che intervengono sul fenomeno ma che non sono oggetto di studio, che quindi possono generare errori nell'interpretazione dei dati osservati e ridurre la validità della ricerca. Sono essenzialmente disegni fattoriali: le variabili indipendenti, sotto il controllo dello sperimentatore, sono principalmente di tipo categoriale (fattori). Prevedono randomizzazione, ovvero l'assegnazione casuale delle unità statistiche ai gruppi (condizioni sperimentali). Se i gruppi sono già costituiti, si parla di quasi-esperimento. Scopo: verificare l'efficacia di un nuovo farmaco ansiolitico. Campione: 900 persone che si sono rivolte al SSN e hanno una diagnosi di disturbo d'ansia generalizzato. V.I. fattore trattamento : placebo, farmaco gold standard, farmaco target. Metodo: assegnazione casuale dei pazienti alle condizioni e somministrazione in doppio cieco. V.D. Differenza tra ansia post e pre trattamento. Esempio: riconoscimento dei volti Esempio: riconoscimento dei volti Scopo: confrontare le abilità dei maschi e quelle delle femmine nel riconoscere volti dello stesso sesso, di sesso opposto e volti chimerici, costituiti cioè da caratteristiche di entrambi i sessi. Materiali: immagini di volti maschili, di volti femminili e di volti di tipo chimerico. Compito: classificare le immagini in M / F / C. V.I. Accuratezza (Risp. corrette / Num. stimoli) V.D. Genere del volto target, genere del rispondente Femmine Maschi M F C M F C Misurata l'accuratezza delle risposte. Quali sono le variabili dello studio?

4 Condizioni sperimentali Tipologie di fattori Ogni variazione nel livello della variabile indipendente crea una condizione sperimentale. Quando si conduce un esperimento si devono avere almeno due condizioni sperimentali, cioè almeno una variazione della variabile indipendente (esempio: trattamento vs non trattamento). Occhio alla parsimonia: bisogna riuscire a ridurre le condizioni sperimentali al minimo indispensabile per poter verificare le ipotesi. Between vs within Between (fattore tra i soggetti): i livelli raggruppano osservazioni provenienti da unità statistiche differenti (es. trattamento, genere). Within (fattore entro i soggetti): i livelli raggruppano osservazioni provenienti dalle stesse unità statistiche (es. tempo, condizione). Anche detti a misure ripetute. Approfondimento su: Tipologie di fattori Esempio: riconoscimento dei volti Fixed vs random Fixed (fattore fisso): i suoi livelli non sono scelti casualmente ma sono stati determinati a tavolino dallo sperimentatore (es. trattamento, condizione, tempo, genere). Random (fattore casuale): i suoi livelli sono solo un campione casuale di tutti i possibili livelli presenti nella popolazione; valutare le differenze fra questi livelli non è interesse primario della ricerca (es. soggetto, prova, lista di parole). Femmine Sogg M F C Approfondimento su: Ogni incrocio di: 1) genere del rispondente, 2) genere del volto target, ) volto target e 4) soggetto, genera un dato.

5 Esempio: riconoscimento dei volti Esempio: riconoscimento di volti Maschi Sogg M F C Ogni incrocio di: 1) genere del rispondente, 2) genere del volto target, ) volto target e 4) soggetto, genera un dato. Fattori fissi Genere del rispondente (between) Genere del volto target (within) Fattori casuali Soggetto Volto target Variabile dipendente Accuratezza (0 / 1) Trattare i fattori casuali Validità di una ricerca Classicamente, l'effetto dei fattori casuali è considerato rumore: errore casuale che andrebbe limitato il più possibile. È solo negli ultimi anni che le tecniche di analisi dei dati applicate negli studi sperimentali stanno iniziando a considerare anche l'effetto di fattori casuali come fonte d'informazione. Validità interna Le modificazioni della V.D. sono realmente provocate da modificazioni nella V.I. Il rapporto di causalità individuato è reale e non frutto di una qualche artificiosità. Questo però richiede l'impiego di moderne tecniche di analisi abbastanza complesse (i modelli a effetti misti) che qui non tratteremo. Ci accontenteremo di studiare l'approccio classico, che, comunque, per diversi motivi, è ancora egemone.

6 Validità di una ricerca Validità di una ricerca Validità di costrutto Conformità fra risultati e teoria esplicativa. Una ricerca è valida se si possono ragionevolmente escludere spiegazioni alternative dei risultati rispetto alla teoria di riferimento. Per escludere spiegazioni alternative, talvolta si rende necessario realizzare degli esperimenti di contorno. Validità esterna Generalizzabilità dei risultati ad altre condizioni simili (diversi soggetti, luoghi, tempi, ecc.). Estendere i risultati dal campione alla popolazione. Estendere i risultati a condizioni diverse da quelle in cui la ricerca è stata condotta. Stabilità temporale dei risultati. Validità di una ricerca Alcune minacce alla validità interna Validità statistica Si riferisce alla relazione tra V.I. e V.D.: l'effetto trovato è realmente non riconducibile al caso? H 0 : l'effetto è dovuto al caso H 1 : l'effetto non è dovuto al caso Effetto maturazione (studi longitudinali). Regressione verso la media: ripetendo la misurazione, eventi eccezionali tendono a non ripresentarsi e le prestazioni dei soggetti si allineano con una anonima media. Mortalità sperimentale (drop-out). Bias di selezione (gruppi non omogenei). Vera H 0 Falsa Non rifiuto Errore di II tipo H 0 Rifiuto Errore di I tipo Effetto sperimentatore (caratteristiche fisiche e di personalità, es. esperienza). Ma non finisce qui...

7 Problemi con disegni entro i soggetti Controllo di effetti ordine e sequenza Durante una sessione sperimentale si possono presentare effetti di apprendimento e affaticamento. Effetto ordine Le varie condizioni sono presentate sequenzialmente: l'accuratezza nello svolgere il compito potrebbe variare nell'arco della sessione sperimentale. Utilizzare degli stimoli di addestramento (training), che vanno scelti accuratamente. Controbilanciamento: si varia l'ordine di presentazione delle condizioni fra i partecipanti o fra gruppi di partecipanti. Effetto sequenza Un compito precedente potrebbe influenzare il compito successivo. Si profila il rischio che le osservazioni siano non indipendenti fra loro (problema in fase di analisi dei dati). Controbilanciamento Vantaggi dei disegni entro soggetti Soggetto Ordine 1 A B C 2 A C B 3 B A C 4 B C A 5 C A B 6 C B A Ogni condizione (A,B,C) occupa ogni posizione ordinale uno stesso numero di volte e segue ogni altra condizione lo stesso numero di volte. Chiaramente, più sono i livelli del fattore, più saranno gli ordinamenti da utilizzare. Per disegni molto grossi, se abbiamo pochi soggetti, potremmo rinunciare a controllare la sequenza. Il campione può essere meno ampio (si sfruttano gli stessi soggetti per più condizioni sperimentali). I gruppi sono fra loro omogenei. Un problema dei disegni tra gruppi è proprio la creazione dei gruppi, che fra loro dovrebbero essere, per quanto possibile, omogenei per altre possibili variabili intervenienti (almeno: età, genere). Se uno stesso individuo si trova in più gruppi, i gruppi saranno per definizione omogenei!

8 Alcuni accorgimenti generali Alcuni accorgimenti generali Utilizzare uno o più studi pilota (almeno per farsi un'idea di eventuali problemi che potrebbero sorgere). Non avere la pretesa di spiegare tutto con un unico esperimento. Piuttosto, dividere lo studio in più esperimenti. Creare dei gruppi che siano al loro interno bilanciati per possibili variabili confondenti (es. età, genere). Creare dei gruppi che siano fra loro omogenei (prendere da esempio la metodologia caso-controllo). Usare un campione che sia veramente rappresentativo. Preferire disegni bilanciati (uguale numero di osservazioni nelle diverse condizioni sperimentali). Descrivere un esperimento Descrivere un esperimento Introduzione Contestualizzare la ricerca. Analisi della letteratura pregressa. Motivare la ricerca: mostrare che la conoscenza attuale sull'argomento ha delle lacune e noi, col nostro studio, andremo a colmarle. Metodo Partecipanti. Apparato e stimoli. Procedura. Analisi statistiche. Risultati Elenco delle relazioni individuate, con riferimento agli indici statistici. Limitare al minimo le considerazioni. Discussione Interpretazione dei risultati. Limiti della ricerca e possibili sviluppi futuri. Conclusione. Bibliografia Appendici

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